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硅谷剛剛結(jié)束的GTC 2026上，黃仁勛笑稱，“現(xiàn)場來的最多的是金融分析師而不是開發(fā)者”，可見資本市場對(duì)AI的關(guān)注，過去幾年AI也在資本市場帶來了一大批投資機(jī)會(huì)。而另一方面，根據(jù)Anthropic最新發(fā)布的人類技能AI替代率報(bào)告（Labor Market Impacts of AI：A new Measure and Early Evidence），“計(jì)算機(jī)”和“商業(yè)金融”以94%的潛在替代率位列最高?，F(xiàn)在AI Coding的能力已經(jīng)無可置疑，考慮AI的進(jìn)化速度，相信在金融領(lǐng)域全面應(yīng)用甚至顛覆只是時(shí)間問題。

在研究AI帶來的投資機(jī)會(huì)之外，不禁思考略顯沉重的話題：AI時(shí)代，“傳統(tǒng)”的投資研究范式會(huì)發(fā)生怎樣的重塑？當(dāng)AI可以撰寫報(bào)告、做出投資判斷，研究員、投資經(jīng)理的價(jià)值又將如何體現(xiàn)？“手工匠人”式的主觀投資，如何向規(guī)則化、科學(xué)化的組合管理體系升級(jí)？

一、資本市場持續(xù)擴(kuò)容，研究和投資的復(fù)雜度指數(shù)級(jí)提升，“傳統(tǒng)”投研體系面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

隨著資本市場的發(fā)展壯大，呈現(xiàn)出市場容量、信息密度、資管產(chǎn)品爆發(fā)式增長態(tài)勢。

一是市場容量持續(xù)擴(kuò)張。到今年二月底，A股上市公司數(shù)量已接近5500家，總市值超116萬億元（數(shù)據(jù)來源：中國上市公司協(xié)會(huì)）?？苿?chuàng)板、北交所、美股中概股回歸，投資范圍不斷擴(kuò)大。不僅是數(shù)量的增長，隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也在發(fā)生動(dòng)態(tài)變化——從傳統(tǒng)制造業(yè)、金融周期行業(yè)主導(dǎo)，到硬科技、新能源、生物醫(yī)藥等技術(shù)復(fù)雜、快速變化、國際化程度高的新興產(chǎn)業(yè)占比快速提升，產(chǎn)業(yè)研究的復(fù)雜度大幅提升。

信息密度指數(shù)級(jí)提升：上市公司研報(bào)曾經(jīng)只是少部分券商能夠提供的“稀缺產(chǎn)品”，調(diào)研現(xiàn)場為主、經(jīng)常交流一個(gè)小時(shí)、一天時(shí)間在趕路。如今線上電話會(huì)議大幅普及，產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游數(shù)據(jù)庫、專家會(huì)議不斷豐富，各類自媒體渠道信息擴(kuò)散極快。圍繞上市公司和資本市場每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、報(bào)告、資料浩如煙海，市場信息密度指數(shù)級(jí)提升；

資管產(chǎn)品大爆發(fā)：金融產(chǎn)品供給本身也在大爆發(fā)。從過去的主動(dòng)權(quán)益基金為核心，到現(xiàn)在私募量化、指數(shù)ETF、主動(dòng)權(quán)益、固收+、FOF乃至全天候策略百花齊放，僅量化交易占比據(jù)估計(jì)已經(jīng)接近三成。在此背景下，單純的股票多頭策略遭遇多重考驗(yàn)：一方面，Alpha的挖掘難度因競爭加劇而陡增；另一方面，主觀產(chǎn)品的風(fēng)格穩(wěn)定性、業(yè)績持續(xù)性相比量化產(chǎn)品整體上略有不足。近幾年私募量化和固收+受投資者追捧也體現(xiàn)了這一背景。

這幾個(gè)市場背景的變化，都對(duì)研究和投資組合管理都提出了更高的挑戰(zhàn)。而這些挑戰(zhàn)恰恰為大模型的深度應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

二.AI大模型應(yīng)用適逢其時(shí)，將對(duì)投研體系形成重塑與顛覆

大語言模型本身就是處理各種文本數(shù)據(jù)，包括年報(bào)、紀(jì)要、報(bào)告、財(cái)務(wù)模型，這也是為什么Anthropic認(rèn)為最容易應(yīng)用的領(lǐng)域之一就是金融分析。現(xiàn)在已經(jīng)開始有一些應(yīng)用，雖然還比較早期，但是相信以AI的進(jìn)步速度，一定會(huì)非?？焖俚闹厮墁F(xiàn)有的投研體系。

AI介入投研工作，主要是有著無法企及的優(yōu)勢：1）極高效率，一分鐘生產(chǎn)深度報(bào)告，相當(dāng)于一個(gè)初級(jí)研究員幾天的工作量；2）全面覆蓋，沒有行業(yè)偏見，相比而言研究員和基金經(jīng)理受精力限制往往只能深度覆蓋少部分行業(yè)；3）全天候，24小時(shí)在線、全市場投資；4）穩(wěn)定性。嚴(yán)格規(guī)則化和紀(jì)律性，沒有主觀判斷的隨意性、杜絕了人性的一些缺陷，例如下跌習(xí)慣性恐慌、上漲容易過度樂觀。

AI會(huì)取代大量的基礎(chǔ)研究工作，包括冗長的年報(bào)、復(fù)雜的專家訪談紀(jì)要、繁瑣的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，AI能在幾秒鐘內(nèi)完成提取、對(duì)比和摘要。從這個(gè)意義上講，傳統(tǒng)投研體系中充當(dāng)“信息搬運(yùn)工”的初級(jí)分析師，是最容易被替代的。大量的初級(jí)研究工作可能將很快由AI輔助完成。

AI可以學(xué)習(xí)復(fù)制一些看似“藝術(shù)性”的投資方法：相比于可閱讀的文本資料，投資組合管理看似具有非常高的主觀性，長期以來也主要依賴投資人的主觀判斷。但如果用AI的話語體系來表達(dá)的話，基金經(jīng)理本質(zhì)上是一個(gè)“模型”，每一筆投資決策就是做一次“推理”。對(duì)行業(yè)、公司和市場的研究學(xué)習(xí)就是訓(xùn)練“模型”的過程。面對(duì)同樣的基本面信息，不同的投資者可能做出完全不同的投資決策，背后就是投資決策的“模型”的差異，或者說，基金經(jīng)理某種意義上就是一個(gè)掌握某些特定“skill”的“Agent”。這些skill一般可以拆解成宏觀分析、行業(yè)比較、個(gè)股選擇、交易等等方面。以個(gè)股選擇為例，往往又可以拆解為質(zhì)量、估值、增長、動(dòng)量不同因子。例如格林布拉特的“神奇公式”選股就是用質(zhì)量和估值兩個(gè)簡單的因子。既然投資方法可以解構(gòu)為因子，某種程度上就可以用AI來學(xué)習(xí)、復(fù)制。例如，讓AI完全按照巴菲特的投資體系來訓(xùn)練，是不是就可以復(fù)制一個(gè)巴菲特版的選股Agent？

量化投資與主動(dòng)投資的界限可能會(huì)逐漸模糊：以往量化投資，基于金融市場量價(jià)數(shù)據(jù)分析、利用中高頻交易獲利，與基于基本面信息做價(jià)值判斷的主動(dòng)投資從底層邏輯上并不直接相關(guān)。但AI大模型與基本面研究的原理高度契合。未來基于大模型學(xué)習(xí)基本面知識(shí)、做投資判斷的基本面量化與主動(dòng)投資的界限可能會(huì)逐漸模糊；這也意味著Alpha的挖掘難度會(huì)進(jìn)一步加大。

三.應(yīng)對(duì)之道：AI賦能下的主動(dòng)投資進(jìn)化

當(dāng)然，我們也要樂觀的看到，即使AI進(jìn)步的再強(qiáng)大，主觀研究也依然有獨(dú)特優(yōu)勢和不可替代性，關(guān)鍵是擁抱AI賦能的同時(shí)，發(fā)揮主觀能動(dòng)的優(yōu)勢，在信息平權(quán)的時(shí)代，完成從“信息優(yōu)勢”到“認(rèn)知優(yōu)勢”的躍遷，從“個(gè)體智慧”到“人與AI協(xié)同”的轉(zhuǎn)型。

第一，堅(jiān)守AI無法結(jié)構(gòu)化的判斷維度。基礎(chǔ)的信息的搜集分析（紀(jì)要、報(bào)告、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)）將很快被AI取代，而投資真正的判斷恰恰在這些信息之外的深刻認(rèn)知，比如企業(yè)家精神、護(hù)城河、產(chǎn)業(yè)前景等等。這些都需要實(shí)地調(diào)研、長期跟蹤、深入產(chǎn)業(yè)才能夠判斷，這背后恰恰是投資中最稀缺的，對(duì)管理層、對(duì)商業(yè)模式、對(duì)產(chǎn)業(yè)中長期趨勢深刻的洞察力。

第二，深度壁壘對(duì)抗廣度優(yōu)勢。持續(xù)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”、形成更專業(yè)的垂類“小模型”。也許未來AI可以做到全面、無差別的學(xué)習(xí)各個(gè)行業(yè)、所有上市公司，但是投資者仍然可以在具體行業(yè)、具體公司的研究深度上領(lǐng)先，這背后是長期的投資研究中積累的私有數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)形成的行業(yè)研究框架，相當(dāng)于在特定領(lǐng)域持續(xù)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。

第三，堅(jiān)守正確的投資理念與價(jià)值觀。某種意義上AI并沒有“價(jià)值觀”，只是數(shù)學(xué)上的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。例如，現(xiàn)在的量化策略多數(shù)暴露在某些特定的因子上，僅僅是因?yàn)檫@個(gè)因子過去有效，與價(jià)值投資、做深入價(jià)值判斷的本質(zhì)依然有較大的差異。這種策略的長期持續(xù)性也存在一定的不確定性。

最重要的是，在AI時(shí)代，全面擁抱AI的工具和理念，規(guī)則化組合管理，把過去某種意義上的“手工匠人”式投資，升級(jí)為規(guī)則化、科學(xué)化投資體系。把主觀、略帶模糊的投資體系歸結(jié)于標(biāo)準(zhǔn)化的因子表達(dá)，提煉為一個(gè)個(gè)可執(zhí)行的“skill”，包括實(shí)現(xiàn)個(gè)股選擇、組合構(gòu)建、交易體系等等的規(guī)則化。聚焦長期最有效的“因子”，形成明確可解釋、可執(zhí)行的規(guī)則，基于AI工具穩(wěn)定高效率執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)組合管理的科學(xué)性、投資業(yè)績的穩(wěn)定性。

“市場短期是投票器、長期是稱重機(jī)”。從100年前到今天，投資研究的門檻、便利性今非昔比，隨著投資研究工具的進(jìn)步，市場“投票”變得越來越容易，但“稱重”的能力似乎并沒有變化，體現(xiàn)在市場短期有效性急劇提升但長期依然存在重大的結(jié)構(gòu)性投資機(jī)會(huì)。正如巴菲特所說，“沒有人愿意慢慢變富”，價(jià)值投資依然是市場少部分投資者的行為準(zhǔn)則。

從這個(gè)意義上講，直面AI時(shí)代，擁抱AI賦能主動(dòng)投資，更好踐行規(guī)則化投資、價(jià)值投資，可能仍然是投資的正道。

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